【正文】 gpyang 6/913/15/2023國際汽車行業(yè)質(zhì)量管理技術(shù)應(yīng)用培訓(xùn)系列講作（四）國際汽車行業(yè)質(zhì)量管理技術(shù)應(yīng)用培訓(xùn)系列講作（四） 局部措施和對系統(tǒng)采取的措施局部措施和對系統(tǒng)采取的措施 局部措施局部措施通常用來消除變差的通常用來消除變差的 特殊原因特殊原因 。216。將這些數(shù)據(jù)畫在控制圖上，如果沒有發(fā)現(xiàn)變差的特殊原因，便可計(jì)算長期過程能力和沒有發(fā)現(xiàn)變差的特殊原因，便可計(jì)算長期過程能力和 性能指數(shù)性能指數(shù) 。區(qū)分變差的特殊原因和普通原因，作為采取局部措施或?qū)ο到y(tǒng)采取措施區(qū)分變差的特殊原因和普通原因，作為采取局部措施或?qū)ο到y(tǒng)采取措施 的指南的指南注：控制圖是了解過程變差并幫助達(dá)到統(tǒng)計(jì)控制狀態(tài)的有效工具。布氏硬度；疵點(diǎn)數(shù)、沙眼數(shù)、氣泡數(shù)等。 gpyang 22913/15/2023國際汽車行業(yè)質(zhì)量管理技術(shù)應(yīng)用培訓(xùn)系列講作（四）國際汽車行業(yè)質(zhì)量管理技術(shù)應(yīng)用培訓(xùn)系列講作（四） 數(shù)據(jù)分布特征的描述數(shù)據(jù)分布特征的描述l方差（方差（ variance）和標(biāo)準(zhǔn)差（）和標(biāo)準(zhǔn)差（ standard deviation））———— 方差是各個數(shù)據(jù)與其均值的離差平方的算術(shù)平均數(shù)，總體方差通常以方差是各個數(shù)據(jù)與其均值的離差平方的算術(shù)平均數(shù)，總體方差通常以 σ2表示表示———— 方差的算術(shù)平方根即為方差的算術(shù)平方根即為 標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)差 。 —— 必然事件出現(xiàn)的概率為必然事件出現(xiàn)的概率為 1，不可能事件出現(xiàn)的概率為，不可能事件出現(xiàn)的概率為 0。l由正態(tài)總體導(dǎo)出的統(tǒng)計(jì)分布（抽樣分布）由正態(tài)總體導(dǎo)出的統(tǒng)計(jì)分布（抽樣分布） —— X2（卡方）分布（卡方）分布 —— t 分布分布 —— F 分布分布 gpyang 33/913/15/2023國際汽車行業(yè)質(zhì)量管理技術(shù)應(yīng)用培訓(xùn)系列講作（四）國際汽車行業(yè)質(zhì)量管理技術(shù)應(yīng)用培訓(xùn)系列講作（四） 二項(xiàng)分布的應(yīng)用二項(xiàng)分布的應(yīng)用l應(yīng)用環(huán)境應(yīng)用環(huán)境 —— 每次試驗(yàn)只有每次試驗(yàn)只有 ““ 成功成功 ”” 和和 ““ 失敗失敗 ”” 兩種對立的結(jié)局兩種對立的結(jié)局 —— 各次試驗(yàn)各次試驗(yàn) ““ 成功成功 ”” 的概率相同（都為的概率相同（都為 p) —— 各次試驗(yàn)相互獨(dú)立各次試驗(yàn)相互獨(dú)立l概率密度函數(shù)概率密度函數(shù) —— 數(shù)學(xué)期望（均值）：數(shù)學(xué)期望（均值）： np ， 方差：方差： np(1p)l典型應(yīng)用典型應(yīng)用———— GB/T2828計(jì)數(shù)檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)中常用的概率分布計(jì)數(shù)檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)中常用的概率分布———— p圖，圖， np圖圖 gpyang 34/913/15/2023國際汽車行業(yè)質(zhì)量管理技術(shù)應(yīng)用培訓(xùn)系列講作（四）國際汽車行業(yè)質(zhì)量管理技術(shù)應(yīng)用培訓(xùn)系列講作（四） 泊松分布的應(yīng)用泊松分布的應(yīng)用l應(yīng)用環(huán)境應(yīng)用環(huán)境 —— 同二項(xiàng)分布同二項(xiàng)分布 —— 特別是計(jì)點(diǎn)值數(shù)據(jù)的抽樣特別是計(jì)點(diǎn)值數(shù)據(jù)的抽樣 —— 特別是特別是 n很大，很大， p又很小的情況又很小的情況l概率密度函數(shù)概率密度函數(shù) —— 數(shù)學(xué)期望（均值）：數(shù)學(xué)期望（均值）： λλ ， 方差：方差： λλl典型應(yīng)用典型應(yīng)用———— GB/T2828等一些計(jì)數(shù)抽樣標(biāo)準(zhǔn)中的數(shù)學(xué)模式等一些計(jì)數(shù)抽樣標(biāo)準(zhǔn)中的數(shù)學(xué)模式———— c圖，圖， u圖圖 gpyang 35/913/15/2023國際汽車行業(yè)質(zhì)量管理技術(shù)應(yīng)用培訓(xùn)系列講作（四）國際汽車行業(yè)質(zhì)量管理技術(shù)應(yīng)用培訓(xùn)系列講作（四）正態(tài)分布概率的應(yīng)用正態(tài)分布概率的應(yīng)用 ?標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的概率標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的概率在正態(tài)分布中心與規(guī)范中心重合時，X超出規(guī)范限 μ177。3σ之內(nèi)。因此，選取。 6σ 5σ 4σ 3σ 2σ 1σ μ +1σ +2σ +3σ +4σ +5σ +6σ%95%μ177?？刂茍D控制界限的合理確定，應(yīng)以兩控制圖控制界限的合理確定，應(yīng)以兩類錯誤所造成的總損失最小為原則。5σ 177。而概率密度的取值點(diǎn)便連結(jié)成一條光滑的曲線，這條曲線叫做隨。 — 分組條件下，總體方差分組條件下，總體方差 σ2等于組間方差等于組間方差 σB2與各組內(nèi)方差的平均數(shù)與各組內(nèi)方差的平均數(shù) σ2之和。）之差。 —— 以正整數(shù)（自然數(shù)）的方式表現(xiàn)。供操作者使用以對過程進(jìn)行持續(xù)的控制供操作者使用以對過程進(jìn)行持續(xù)的控制252。短期過程能力研究通常用于驗(yàn)證由顧客提出的過程中生產(chǎn)出來的首批產(chǎn)品短期過程能力研究通常用于驗(yàn)證由顧客提出的過程中生產(chǎn)出來的首批產(chǎn)品 。過程在過程在 統(tǒng)計(jì)控制統(tǒng)計(jì)控制 下運(yùn)行，指的是僅存在造成變差的下運(yùn)行，指的是僅存在造成變差的 普通原因普通原因 。在這兩種情況下都是使用情況下都是使用 探測探測 的方法，這種方法是浪費(fèi)的，其允許將時間和材料投入到的方法，這種方法是浪費(fèi)的，其允許將時間和材料投入到生產(chǎn)不一定有用的產(chǎn)品或服務(wù)中去。生產(chǎn)不一定有用的產(chǎn)品或服務(wù)中去。216。216。有助于過程表現(xiàn)一致，并可預(yù)測有助于過程表現(xiàn)一致，并可預(yù)測252。以正整數(shù)（自然數(shù)）的方式表現(xiàn)?！?是最簡單的是最簡單的 變異變異 指標(biāo)，計(jì)算簡便、含義直觀、容易理解。之和。而概率密度的取值點(diǎn)便連結(jié)成一條光滑的曲線，這條曲線叫做隨機(jī)變量的機(jī)變量的 （分布）密度曲線（分布）密度曲線 。6σ 合格品率（％） 不合格品率（ ppm）697700308700 66810 6210 在正態(tài)分布中心與規(guī)范中心 177。類錯誤所造成的總損失最小為原則。 gpyang 40/913/15/2023國際汽車行業(yè)質(zhì)量管理技術(shù)應(yīng)用培訓(xùn)系列講作（四）國際汽車行業(yè)質(zhì)量管理技術(shù)應(yīng)用培訓(xùn)系列講作（四） 由正態(tài)總體導(dǎo)出的統(tǒng)計(jì)分布（抽樣分布）由正態(tài)總體導(dǎo)出的統(tǒng)計(jì)分布（抽樣分布）uX2（卡方）分布（卡方）分布———— 自由度為自由度為 v 時的時的 X2分布是分布是 v 個相互獨(dú)立的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布隨機(jī)變量平方和的分布。能使兩類錯誤總損失最小的控制界限能使兩類錯誤總損失最小的控制界限幅度大致為幅度大致為 3σ。kσ（k=1,2,…,6 ）的不合格品率 gpyang 37/913/15/2023國際汽車行業(yè)質(zhì)量管理技術(shù)應(yīng)用培訓(xùn)系列講作（四）國際汽車行業(yè)質(zhì)量管理技術(shù)應(yīng)用培訓(xùn)系列講作（四）正態(tài)分布概率的應(yīng)用正態(tài)分布概率的應(yīng)用 ? 3σ原理原理如果從處于統(tǒng)計(jì)控制狀態(tài)的過程中任抽一個樣品如果從處于統(tǒng)計(jì)控制狀態(tài)的過程中任抽一個樣品 X，我們可以認(rèn)為，我們可以認(rèn)為 X一定落在分一定落在分布范圍布范圍 μ177。l連續(xù)型隨機(jī)變量的概率分布連續(xù)型隨機(jī)變量的概率分布 —— 正態(tài)分布正態(tài)分布 —— 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布注：除上述分布以外還包括三角分布、對數(shù)正態(tài)分布、指數(shù)分布注：除上述分布以外還包括三角分布、對數(shù)正態(tài)分布、指數(shù)分布 ………… 。之間?！?它只利用了最大和最小兩個尾端的信息，未考慮數(shù)據(jù)的中間分布情況，它只利用了最大和最小兩個尾端的信息，未考慮數(shù)據(jù)的中間分布情況， 不能充分說明全部數(shù)據(jù)的不能充分說明全部數(shù)據(jù)的 差異程度差異程度 。 如：合格、不合格，通過、不通過，洛氏硬度、如：合格、不合格，通過、不通過，洛氏硬度、 布氏硬度；疵點(diǎn)數(shù)、沙眼數(shù)、氣泡數(shù)等。為討論過程的性能提供共同的語言為討論過程的性能提供共同的語言252。將這些數(shù)據(jù)畫在控制圖上，如果據(jù)，同時這些數(shù)據(jù)應(yīng)能包括所有能預(yù)計(jì)到的變差的原因。的公差。的方法，從開始就避免生產(chǎn)無用的輸出，避免浪費(fèi)?，F(xiàn)狀現(xiàn)狀———— 通過生產(chǎn)來制造產(chǎn)品，通過質(zhì)量控制來檢驗(yàn)產(chǎn)品，并剔除不符合規(guī)范的產(chǎn)通過生產(chǎn)來制造產(chǎn)品，通過質(zhì)量控制來檢驗(yàn)產(chǎn)品，并剔除不符合規(guī)范的產(chǎn)品；對于行政管理的情形，則經(jīng)?？繖z查或再檢查來努力找出錯誤。糾正變差的普通原因的責(zé)任在管理人員。因，可以計(jì)算短期能力指數(shù)。控制限并不是規(guī)范限值或目標(biāo)，而是基于過程的自然變化性和抽樣計(jì)劃。 —— 感官檢驗(yàn)中大部分項(xiàng)目屬于計(jì)數(shù)值數(shù)據(jù)。是將數(shù)據(jù)由小到大排列后位置居中的數(shù)值。 — 變量的線性函數(shù)的方差等于變量系數(shù)的平方乘以變量的方差。第二組的下界限位為第一組的上界限值，第二組的下界限值加上組距，就是第二組的上下界限位為第一組的上界限值，第二組的下界限值加上組距，就是第二組的上界限位，依此類推界限位，依此類推 ）） ———— 統(tǒng)計(jì)各組數(shù)據(jù)出現(xiàn)頻數(shù)，作頻數(shù)分布表統(tǒng)計(jì)各組數(shù)據(jù)出現(xiàn)頻數(shù)，作頻數(shù)分布表———— 作直方圖作直方圖 （（ 以組距為底長，以頻數(shù)為高，作各組的矩形圖以組距為底長，以頻數(shù)為高，作各組的矩形圖 ）） gpyang 29/913/15/2023國際汽車行業(yè)質(zhì)量管理技術(shù)應(yīng)用培訓(xùn)系列講作（四）國際汽車行業(yè)質(zhì)量管理技術(shù)應(yīng)用培訓(xùn)系列講作（四） 最簡單的連續(xù)分布最簡單的連續(xù)分布 ———— 直方圖直方圖直方圖的判斷直方圖的判斷 ———— 形狀分析形狀分析 a b cd e f gpyang 30/913/15/2023國際汽車行業(yè)質(zhì)量管理技術(shù)應(yīng)用培訓(xùn)系列講作（四）國際汽車行業(yè)質(zhì)量管理技術(shù)應(yīng)用培訓(xùn)系列講作（四） 最簡單的連續(xù)分布最簡單的連續(xù)分布 ———— 直方圖直方圖直方圖的判斷直方圖的判斷 ———— 與規(guī)范上下限和中心的比較分析與規(guī)范上下限和中心的比較分析TL TUT